gemini Deep ReseARCh：革新性的智能研究助手
去年12月，谷歌推出的Gemini DeepResearch，犹如一颗投入AI领域的石子，激起层层涟漪。它宛如一位智能AI助理，面对输入的问题，能迅速展开搜索、规划、推理，最终形成一份详尽报告。
升级后的强大能力展现
今年，Gemini DeepResearch实现重大升级，能力在三方面尤为突出。其一，它可将大问题巧妙拆解为多个小问题，逐个击破；其二，具备强大的信息收集能力，能从众多不同来源分析几百个信息源；其三，运行速度极快，短短几分钟就能完成从计划到总结的详细报告，并且支持处理超过45种语言。
使用体验与模型切换
官方虽称目前可免费试用，但部分用户反映免费账号使用受阻，而使用GeminiAdvanced账号则可顺利使用。登录Gemini网页后，在左上角可切换不同模型。如2.0 Flash适合快速回答简单问题；2.0 FlashThINKing擅长分析复杂问题；Personalization能依据用户习惯调整回答；2.0PRO（Experimental）作为测试中的高级版本，更适合专业人士。
深度研究功能体验
在Gemini DeepResearch中输入关于自身的深度研究报告需求，它很快拟定方案。方案涵盖7条主要内容，从整理官方资料，到分析应用场景与特点，收集用户评价、专业测评，进行工具对比，研究实际案例，再到深入探讨技术原理与学术背景，条理清晰。
研究过程中的信息收集
确认方案后，它开始工作。先是从7个网站查找资料，之后又从更多地方收集信息，包括Reddit上的用户讨论、How-ToGeek等的教程资料、官方页面信息以及SearchEngineJournal的专业分析等。通过这些，全面收集用户反馈、专业解读、使用教程和官方公告。
总结重点与对比分析
它总结出用户对产品的评价，赞赏其节省时间，但也指出质量、信息可靠性等问题。在工具对比方面，与Perplexity、DeepSeek等相比，DeepResearch在某些方面还有提升空间。
专业知识探寻与结论
第三步研究中，它寻找更专业知识，推荐的网站关注工作效率工具、人工智能研究等内容。得出结论：Deep Research功能强但准确性待提高，Gemini2.0的深度思考模型是重要升级。
后续步骤的不足与期望
后续步骤虽关注专家评价、实际案例、技术原理等方面，但存在不够细致的问题，如实际案例缺乏具体应用例子，技术原理展示匆忙。
学术信息收集与整体评价
第七步的学术信息收集，虽搜索众多学术网站，但结论匆忙。整体而言，生成的8700字报告，用户体验和工具对比部分实用，技术分析和学术研究较理论化。与国内产品相比有领先优势，记忆和长文本处理能力强，但与Manus相比，在工具调用方面有不足。不过，Gemini的密集更新使其在竞争中占据更有利位置。
